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通过对采煤工作面瓦斯涌出规律的分析,提出了采用采面顶板垂直钻孔瓦斯抽放技术措施。实践应用表明,该方法瓦斯抽放浓度比传统的埋管抽放提高2~3倍,不仅增加了矿井瓦斯抽放量,同时在采煤工作面生产过程中未出现瓦斯超限现象,保证了矿井安全生产。 相似文献
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目前,人脸美丽预测存在数据样本少、评价指标不明确和人脸外观变化大等问题。多任务迁移学习能有效利用相关任务和源域任务额外的有用信息,知识蒸馏可将教师模型的部分知识蒸馏到学生模型,降低模型复杂性和大小。本文将多任务迁移学习与知识蒸馏相结合,用于人脸美丽预测,以大规模亚洲人脸美丽数据库(Large Scale Asia Facial Beauty Database, LSAFBD)中人脸美丽预测为主任务,以SCUT-FBP5500数据库中性别识别为辅任务。首先,构建多输入多任务的人脸美丽教师模型和学生模型;其次,训练多任务教师模型并计算其软目标;最后,结合多任务教师模型的软目标和学生模型的软、硬目标进行知识蒸馏。实验结果表明,多任务教师模型在人脸美丽预测任务中取得6823%的准确率,其结构较复杂,参数量达14793K;而多任务学生模型通过知识蒸馏后分类准确率为6739%,但其结构简单、参数量仅1366K。本方法多任务教师模型分类准确率比其他方法高,多任务学生模型分类准确率虽然略低一点,但其模型更简单、参数量更少,更有利于用更轻量的网络模型进行人脸美丽预测。 相似文献
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鹤煤八矿二1煤层由放顶煤开采转变为顶分层开采后,采空区瓦斯大量涌出造成工作面煤壁瓦斯超限。针对该问题,选取30021(中)工作面进行试验研究,制订出适合八矿顶分层开采的瓦斯治理技术。通过理论分析和现场试验相结合,确定了采用高位钻场钻孔结合顶板垂直钻孔方式抽放采空区瓦斯来解决上隅角瓦斯超限问题,采用顺层钻孔结合底板穿层钻孔方式抽放本煤层瓦斯来解决煤壁瓦斯超限问题,并确定了适合鹤煤八矿的相关抽放钻孔布置参数。 相似文献
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目前,人脸美丽预测研究面临模型泛化能力欠佳、数据量不足、以及易于过拟合等问题。十字绣网络(Cross-Stitch Network)通过激活多个网络,进行端到端的学习,自动决定共享层,但忽略了图像信息主次问题。因此,本文对十字绣网络进行改进,将其部分层网络更换为自注意力(Self-Attention)模块与长短时记忆(Long Short Term Memory,LSTM)模块,从而实现层与层之间、模块与模块之间的参数共享。首先,进行图像预处理,包括统一尺寸、人脸对齐、图像增强、归一化和图像剪裁等;其次,初始化构建的改进十字绣网络,并将层与层之间的共享称之为“微共享”,将模块与模块之间的共享称之为“模块共享”;最后,对训练模型进行测试。实验结果表明,采用改进十字绣网络,人脸美丽预测取得63.95%的准确率,高于常规方法最高准确率;为多任务学习提供了一种新思路。 相似文献
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